[发明专利]稳定杆布置位置确定方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种稳定杆布置位置确定方法，其特征在于，包括：

确定被布置稳定杆的目标可调试坐标段的所有周边零部件，所述目标可调试坐标段为根据所述被布置稳定杆的硬点节点所划分出的可调试坐标段；

根据所述目标可调试坐标段与所述所有周边零部件的位置关系将所述所有周边零部件划分为第一目标零部件和第二目标零部件；

依次调整所述目标可调试坐标段与所述第一目标零部件中各个零部件的间隙，直至所述目标可调试坐标段与所述各个零部件的间隙均满足预设间隙要求；

将满足所述预设间隙要求的所述目标可调试坐标段与所述第一目标零部件的间隙数据输入对应的预设神经网络模型中，以获取所述目标可调试坐标段与所述第二目标零部件的间隙，所述预设神经网络模型为根据已设计稳定杆与对应的周边零部件的间隙数据所训练得到；

根据所述目标可调试坐标段与所述第二目标零部件的间隙确定所述目标可调试坐标段的坐标位置。

2.如权利要求1所述的稳定杆布置位置确定方法，其特征在于，所述依次调整所述目标可调试坐标段与所述第一目标零部件中各个零部件的间隙，包括：

a、确定预设车辆项目中已设计稳定杆的各目标段与各周边零部件之间的间隙，所述目标段与所述目标可调试坐标段相对应；

b、对所述已设计稳定杆的各目标段与各周边零部件之间的间隙进行分类处理，以确定每种相同间隙类型的最小间隙值；

c、选取所述第一目标零部件的其中一个零部件作为参考零部件；

d、确定所述目标可调试坐标段与所述参考零部件的间隙是否小于或等于对应的所述最小间隙值；

e、若否，则向用户提示按照对应的间隙要求进行调整，以根据所述用户的调整操作调整所述目标可调试坐标段与所述参考零部件的间隙，直至小于或等于对应的所述最小间隙值；

f、若是，则选取所述第一目标零部件的其他未选取的零部件作为所述参考零部件，并重复执行步骤d-f，直至所述第一目标零部件中所有零部件均已被选取过。

3.如权利要求1或2所述的稳定杆布置位置确定方法，其特征在于，所述目标可调试坐标段对应的预设神经网络模型通过如下训练方式训练得到：

从已设计车辆项目数据库中获取大量已设计稳定杆的目标段与周边零部件的间隙数据，所述目标段与所述目标可调试坐标段相对应；

从所述目标段与周边零部件的间隙数据中划分出训练集和验证集，所述训练集包括训练输入数据和训练输出数据，所述训练输入数据包括所述目标段与对应第一目标零部件的间隙数据，所述训练输出数据为所述目标段与对应第二目标零部件的间隙数据；

根据所述训练输入数据和训练输出数据对BP神经网络模型进行训练，以获取目标BP神经网络模型；

利用所述验证集对所述目标BP神经网络模型输出的拟合曲线进行验证；

当通过验证时，将所述目标BP神经网络模型作为所述目标可调试坐标段对应的预设神经网络模型。

4.如权利要求3所述的稳定杆布置位置确定方法，其特征在于，不同的所述目标可调试坐标段对应有不同的预设神经网络模型，不同的所述目标可调试坐标段对应的所述预设神经网络模型的模型参数不同。

5.如权利要求3所述的稳定杆布置位置确定方法，其特征在于，所述根据所述训练输入数据和训练输出数据对BP神经网络模型进行训练，以获取目标BP神经网络模型，包括：

根据所述训练输入数据和训练输出数据对BP神经网络模型进行训练，直至所述BP神经网络模型的学习率大于所述目标可调试坐标段对应的学习率，其中，不同的所述目标可调试坐标段对应有不同的学习率；

将学习率大于所述目标可调试坐标段对应的学习率的所述BP神经网络模型作为所述目标BP神经网络模型。